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ACL Anthology 计算语言学开放获取论文库

ACL Anthology是计算语言学和自然语言处理领域的开放获取论文库。该项目收录ACL主办的会议和期刊论文,提供元数据、论文检索、在线阅读和引用生成等功能。ACL Anthology开源了网站代码和Python API,方便研究人员访问和利用数据。项目旨在促进计算语言学研究的开放获取和知识共享,是NLP领域的重要学术资源。

Compendium-of-free-ML-reading-resources - 机器学习免费学习资源集合 书籍论文和在线教程
Github开源项目数据科学机器学习深度学习线性代数统计学
该项目是一个综合性机器学习免费资源集合,涵盖数据分析、数学、统计、机器学习和深度学习等领域。收录内容包括经典教材、最新论文、PDF电子书和在线教程,以英文原版为主。项目提供系统的机器学习知识体系和高质量学习材料,适合入门和进阶学习。资源全面、内容权威、持续更新,定期收录最新开放获取资源,为自学者和研究人员提供最新知识和便利。
DAMO-ConvAI - 达摩院对话式AI研究代码库
DAMO ConvAIGithub人工智能对话AI开源项目自然语言处理阿里巴巴
DAMO-ConvAI是达摩院对话式AI研究的开源代码库,汇集了多项前沿成果。项目在LREC-COLING 2024、EMNLP 2023和ACL 2023等顶级会议上发表论文,并在DSTC11-SIMMC赛道及Spider、SparC、CoSQL等排行榜上名列前茅。DAMO-ConvAI专注于对话系统、自然语言处理和机器学习领域的研究,为开发者提供丰富资源。
llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境
该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验,开发者可以深入了解大型语言模型的应用,探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践,为AI领域学习者提供了有价值的资源。
LLM4Annotation - 大型语言模型在数据标注中的应用及研究进展
Github大语言模型少样本学习开源项目提示工程数据标注知识蒸馏
LLM4Annotation项目概述了大型语言模型在数据标注领域的应用研究。该项目涵盖LLM标注方法、质量评估及学习利用等方面,探讨了LLM提升数据标注效率和质量的潜力。这份综述为相关研究人员提供了系统性参考,展示了LLM在数据标注领域的最新进展。
text2sql-data - 自然语言转SQL转换系统的数据和代码
ACL 2018GithubSQL查询text2sql-data开源项目数据库模式数据集
此项目提供自然语言到SQL转换系统的数据和代码,包括注释变量的句子、SQL查询、数据库架构和数据库。涵盖多个领域,改进了现有数据集并开发了新数据集。项目强调数据质量并提供详细的数据集、系统和工具信息。使用数据时请引用相关ACL论文和原始来源,透明记录数据版本。
AGI-Papers - 人工智能前沿研究聚焦大语言模型和多模态系统
AGIGithub多模态大语言模型开源项目自然语言处理计算机视觉
AGI-Papers收录人工智能领域最新研究成果,重点关注大语言模型、多模态系统等热门方向。项目提供论文摘要和分析,为AI研究者和开发者提供学习参考。通过持续更新前沿进展,AGI-Papers致力于推动人工智能技术发展和学术交流。
awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合,包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新,欢迎贡献,为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
Awesome-LLM-Eval - 集成了评估工具、数据集、演示与论文资源的平台
GithubLLM应用LLM技术边界大模型评估开源项目评估工具评估数据集
Awesome-LLM-Eval 包罗万象,集成了评估工具、数据集、演示与论文资源,深入探讨大型语言模型的评估技术和方法。该平台支撑学术探索与实际应用,并致力于提升语言模型的透明度及可信度。
awesome-automl-papers - 综合自动化机器学习研究资源库
AutoMLGithub人工智能开源项目机器学习算法优化自动化
本项目汇集了自动化机器学习(AutoML)领域的关键资源,包括论文、文章、教程和开源项目。内容涵盖自动数据清理、特征工程、超参数优化、元学习和神经架构搜索等核心技术。资源库持续更新,助力研究人员和从业者跟踪领域前沿。此外,项目提供了主流AutoML系统的对比分析,为读者呈现全面的领域概貌。
Awesome-LLM-RAG - LLM检索增强生成技术最新研究与应用
Awesome-LLM-RAGGithubLLMRAG大语言模型开源项目检索增强生成
本项目汇集了最新的LLM检索增强生成(RAG)技术研究论文,包括RAG指令调优、上下文学习、嵌入、模拟、搜索、长文本与记忆、评估、优化及应用等方面。资源库为研究者提供全面参考,鼓励研究成果的提交与共享,促进RAG技术发展。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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